function sub_plotDominantFrequency(RCs_Fs,RCs_P,Lambda,Idlist_95,Idlist_99)
    % sub_plotDominantFrequency(RCs_Fs,RCs_P,Lambda,Idlist_95,Idlist_99)
    %
    % 私有函数，主函数mySSA_Tutorial/mySSA_analysis
    % 说明：获取SSA算法分解的重建因子的主要频率，并绘制出来供参考分析
    % 输入：
    %   RCs_Fs： 列向量，重建因子的主要频率
    %   RCs_P：  列向量，重建因子主频对应的振幅
    %   Lambda： 特征值，列向量，由mySSA_decompose生成。
    %   RCs： 矩阵，列向量是重建因子
    %   Fs： 采样频率
    %   Idlist_99： 布尔列向量，索引向量，99.73%解释率的重建因子，由
    %               sub_plotContribRate生成。
    %   Idlist_95： 布尔列向量，索引向量，95%解释率的重建因子，同样由
    %               sub_plotContribRate生成。
    % 输出：figure
    % 前置函数：
    %   1.sub_plotContribRate()
    %   2.mySSA_decompose()
    %   3.sub_getDominantFrequency()
    
    % Author:sid(cnqdcyq@163.com)
    % Date: 2021/10/15
    % Log:
    %   2021/10/15 ver.01
    %   2021/10/19 ver.02 完成图片的标注代码。

    
    %% 绘图
    figure;hold on;
    Idlist_95to99 = xor(Idlist_95,Idlist_99);
    ScatterSize=60*rescale(Lambda);
    scatter(RCs_Fs(Idlist_95),RCs_P(Idlist_95),ScatterSize(Idlist_95),'r');
    scatter(RCs_Fs(Idlist_95to99),RCs_P(Idlist_95to99),ScatterSize(Idlist_95to99),'k');
    title('重建因子主要频率和和对应振幅');
    xlabel("RC's Fs");
    ylabel("RC's' P");
    legend('95%解释率','95~99.73%解释率');
    annotation('textbox',[0.53,0.75,0.37,0.06],'String','圆圈大小代表特征值的相对大小')
    hold off;       
    
end